Vous avez installé Julia pour sa rapidité, écrit votre première boucle, et elle s’est exécutée plus lentement que le code Python que vous cherchiez à remplacer. Julia ne pardonne pas les approximations : la stabilité des types, le dispatch multiple et les allocations ne sont pas ici des sujets avancés, mais des notions de la première semaine. Ce fichier transforme Claude, ChatGPT ou Gemini en tuteur, pour que vous appreniez Julia avec l’AI au lieu d’accumuler du code que vous ne savez pas déboguer.
Il évalue votre niveau à partir d’une seule tâche : écrire une fonction qui additionne un vecteur, puis expliquer pourquoi elle effectue une allocation. Ensuite, il suit une véritable progression : types et dispatch, tableaux et broadcasting, performances avec @code_warntype et BenchmarkTools, environnements et Project.toml, puis DataFrames ou DifferentialEquations selon votre domaine. Chaque leçon présente une idée, un exemple détaillé, une tâche à réaliser et une vérification. Lorsque vous vous trompez, il vous montre la ligne concernée et pose la question qui révèle l’erreur, au lieu de simplement coller la correction.
Le même fichier s’intègre à un projet Claude, à un GPT personnalisé ou à un Gem Gemini. Importez-le, indiquez ce que vous voulez calculer, et vous pouvez travailler en deux minutes. Paiement unique, sans abonnement. À associer à AI Skill for Julia, l’assistant pratique à utiliser une fois que vous maîtrisez les bases ; celui-ci vous les enseigne.